基于联邦学习的机器人协同车间相关算法的研发

成果、专家、团队、院校、需求、企业在线对接

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王庆富与江苏省生产力促进中心高层次人才与外国专家服务处对接成功
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基于联邦学习的机器人协同车间相关算法的研发

需求所属领域：装备制造

需求所处阶段：其他

需求缘由：新产品开发、制造装备改进

意向合作方式：技术开发

意向合作院校：南京信息工程大学

拟投入资金额：面议

参加活动：首届江苏产学研合作对接大会

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发布人：南京大量离线

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1、技术内容1J.基于联邦学习算法，优化甲方公司制定的至少3个同一类机器人协同车间的MES系统，训练出对甲方机器人协同车间各自最优的MES系统方案要求不得直接接触甲方数据，安装本项目的学习算法软件，获得训练过程信息数据。2].基于联邦学习算法，优化公司生产销售的同一类机器人加工线的MES系统，安装学习算法软件，获得训练过程信息数据。2、成果要求：实现申请5项发明专利、3项实用新型专利、2～3项软件著作权，为企业培养科研技术人员2～3人，培养研究生5～6名。3、技术方法和路线:[1].采用神经网络梯度反馈的方案进行数据交流；[2].用C#、 Opencv软件进行开发，使用给于二次开发时调用[3].根据甲方的功能要求，采用以烟花、蛙跳等算法进行多目标优化，由甲方选择最后优化的目标，进行检验。[4].开发样机，并对样机性能检测；

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需求详情

技术介绍

需求简要说明及主要技术参数
1、技术内容1J.基于联邦学习算法，优化甲方公司制定的至少3个同一类机器人协同车间的MES系统，训练出对甲方机器人协同车间各自最优的MES系统方案要求不得直接接触甲方数据，安装本项目的学习算法软件，获得训练过程信息数据。2].基于联邦学习算法，优化公司生产销售的同一类机器人加工线的MES系统，安装学习算法软件，获得训练过程信息数据。2、成果要求：实现申请5项发明专利、3项实用新型专利、2～3项软件著作权，为企业培养科研技术人员2～3人，培养研究生5～6名。3、技术方法和路线:[1].采用神经网络梯度反馈的方案进行数据交流；[2].用C#、 Opencv软件进行开发，使用给于二次开发时调用[3].根据甲方的功能要求，采用以烟花、蛙跳等算法进行多目标优化，由甲方选择最后优化的目标，进行检验。[4].开发样机，并对样机性能检测；

需求简要说明及主要技术参数

企业信息

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所在地区	对接成功后可查看	详细地址	对接成功后可查看

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